PUB: A Pragmatics Understanding Benchmark for Assessing LLMs' Pragmatics Capabilities

📄 arXiv: 2401.07078v1 📥 PDF

作者: Settaluri Lakshmi Sravanthi, Meet Doshi, Tankala Pavan Kalyan, Rudra Murthy, Pushpak Bhattacharyya, Raj Dabre

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-13

💡 一句话要点

提出PUB基准以评估大型语言模型的语用理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语用理解 大型语言模型 基准数据集 隐含意义 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型在语用理解方面存在显著不足，尤其是在处理隐含意义和上下文相关性时表现不佳。
  2. 本文提出了语用理解基准（PUB），通过设计十四个任务来系统评估语言模型的语用能力，旨在填补这一研究空白。
  3. 实验结果显示，微调小型模型以适应指令和对话任务显著提升了其语用能力，而大型模型的基础版本与对话版本表现相似。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在语义理解方面表现出色，但在语用理解上常常存在困难。为此，本文发布了一个名为语用理解基准（PUB）的数据集，包含十四个任务，涵盖隐含意义、预设、指称和指示等四种语用现象。该数据集共包含28,000个数据点，其中6,100个为作者自创，其余则改编自现有数据集。通过对九种不同参数和训练类型的模型进行评估，研究表明，针对指令跟随和对话的微调显著提升了小型语言模型的语用能力，而大型模型的基础版本与其对话适应版本表现相当。此外，模型的表现与人类能力之间存在明显差距，且模型在不同任务中的表现波动较大。整体而言，该基准旨在全面评估LLM处理需要语用推理的现实语言任务的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在语用理解方面的不足，尤其是它们在处理隐含意义、预设、指称和指示等语用现象时的表现不佳。现有方法未能有效评估和提升模型的语用能力。

核心思路：论文通过构建一个包含多种语用现象的基准数据集（PUB），提供了一种系统化的评估方式，以便更好地理解和提升语言模型的语用推理能力。

技术框架：PUB数据集包含十四个任务，分为四个语用现象，每个任务都设计了高质量的多项选择题（MCQA）。数据集总计28,000个数据点，涵盖了不同模型的评估。

关键创新：最重要的创新在于构建了一个专注于语用理解的基准数据集，填补了现有评估工具的空白，并提供了多样化的任务以全面评估模型的能力。

关键设计：在实验中，针对不同模型的微调策略进行了优化，特别是指令跟随和对话任务的微调显著提升了小型模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，微调小型语言模型以适应指令和对话任务后，其语用能力显著提升，表现优于未微调的版本。大型模型的基础版本与对话适应版本的表现相当，表明微调对小型模型的影响更为显著。此外，模型与人类在语用理解能力上存在明显差距，显示出模型在不同任务中的表现波动性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和人机交互等。通过提升语言模型的语用理解能力，可以改善智能助手、客服机器人等应用的用户体验，推动更自然的语言交互方式。未来，该基准可能成为评估和改进语言模型的重要工具。

📄 摘要（原文）

LLMs have demonstrated remarkable capability for understanding semantics, but they often struggle with understanding pragmatics. To demonstrate this fact, we release a Pragmatics Understanding Benchmark (PUB) dataset consisting of fourteen tasks in four pragmatics phenomena, namely, Implicature, Presupposition, Reference, and Deixis. We curated high-quality test sets for each task, consisting of Multiple Choice Question Answers (MCQA). PUB includes a total of 28k data points, 6.1k of which have been created by us, and the rest are adapted from existing datasets. We evaluated nine models varying in the number of parameters and type of training. Our study indicates that fine-tuning for instruction-following and chat significantly enhances the pragmatics capabilities of smaller language models. However, for larger models, the base versions perform comparably with their chat-adapted counterparts. Additionally, there is a noticeable performance gap between human capabilities and model capabilities. Furthermore, unlike the consistent performance of humans across various tasks, the models demonstrate variability in their proficiency, with performance levels fluctuating due to different hints and the complexities of tasks within the same dataset. Overall, the benchmark aims to provide a comprehensive evaluation of LLM's ability to handle real-world language tasks that require pragmatic reasoning.